生成型AIとユーザー行動データを活用したウェブページ要素の改善

import openai openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' def generate_event_tracking_code(event_type, element_id): prompt = f""" ウェブページ上の要素'{element_id}'に対する'{event_type}'イベントを追跡し、 発生したイベントデータを'/track_event'エンドポイントにPOSTリクエストで送信するJavaScriptコードを書いてください。 データにはイベントタイプ、タイムスタンプ、要素IDが含まれる必要があります。 """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=200, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 使用例 event_type = 'click' element_id = 'submitButton' code = generate_event_tracking_code(event_type, element_id) print(code)

// 'submitButton'要素に対する'click'イベントの追跡 document.getElementById('submitButton').addEventListener('click', function(event) { var data = { eventType: 'click', timestamp: new Date().toISOString(), elementId: 'submitButton' }; fetch('/track_event', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify(data) }); });

def generate_log_parser_code(log_format): prompt = f""" Apacheサーバーログ形式'{log_format}'をパースし、IP、タイムスタンプ、リクエストメソッド、URL、ステータスコードを抽出するPythonコードを書いてください。 """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=300, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 使用例 log_format = '%h %l %u %t "%r" %>s %b' code = generate_log_parser_code(log_format) print(code)

import re log_pattern = re.compile(r'(?P<ip>\S+) \S+ \S+ \[(?P<timestamp>.+?)\] "(?P<method>\S+) (?P<url>\S+) \S+" (?P<status>\d{3}) \S+') with open('access.log', 'r') as f: for line in f: match = log_pattern.match(line) if match: data = match.groupdict() print(f"IP: {data['ip']}, Timestamp: {data['timestamp']}, Method: {data['method']}, URL: {data['url']}, Status: {data['status']}")

import openai def generate_anomaly_detection_code(): prompt = """ リアルタイムで入ってくるユーザー行動データストリームから異常値を検知するPythonコードを書いてください。 データはイベントタイプ、タイムスタンプ、ユーザーIDで構成されており、統計的手法を用いて異常値を識別する必要があります。 """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=500, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() code = generate_anomaly_detection_code() print(code)

def generate_kpi_recommendations(website_type): prompt = f""" '{website_type}'タイプのウェブサイトに適した重要業績評価指標（KPI）を5つ提案し、それぞれの説明を提供してください。 """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=500, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 使用例 website_type = 'ECサイト' kpi_recommendations = generate_kpi_recommendations(website_type) print(kpi_recommendations)

def generate_data_visualization_code(data_description): prompt = f""" 次のようなデータに対する視覚化を行うPythonコードを書いてください：\n\n{data_description}\n\nMatplotlibを使用し、主要なパターンを強調する必要があります。 """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=700, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 使用例 data_description = "ユーザーごとのページ滞在時間と離脱率データ" code = generate_data_visualization_code(data_description) print(code)

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # データの読み込み data = pd.read_csv('user_engagement.csv') # ページ滞在時間のヒストグラム plt.figure(figsize=(10,5)) plt.hist(data['time_on_page'], bins=50, color='skyblue', edgecolor='black') plt.title('ページ滞在時間の分布') plt.xlabel('滞在時間（秒）') plt.ylabel('ユーザー数') plt.show() # 離脱率の棒グラフ plt.figure(figsize=(10,5)) bounce_rates = data.groupby('page')['bounce_rate'].mean() bounce_rates.plot(kind='bar', color='salmon') plt.title('ページ別平均離脱率') plt.xlabel('ページ') plt.ylabel('離脱率（％）') plt.show()

from sklearn.cluster import KMeans import pandas as pd # データの読み込み data = pd.read_csv('user_behavior.csv') # 特徴量の選択 features = data[['time_on_site', 'pages_visited', 'conversions']] # クラスタリングモデルの生成 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(features) # クラスタラベルの追加 data['cluster'] = kmeans.labels_ # 結果の確認 print(data.groupby('cluster').mean())

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import pandas as pd # データの読み込み data = pd.read_csv('user_interaction.csv') # 特徴量とターゲット変数の設定 X = data[['button_size', 'image_position', 'text_length', 'color_scheme']] y = data['conversion'] # ランダムフォレストモデルの生成 model = RandomForestClassifier() model.fit(X, y) # 要素重要度の確認 importances = model.feature_importances_ feature_names = X.columns for name, importance in zip(feature_names, importances): print(f"{name}: {importance}")

def generate_ab_test_plan(element_to_test, goal_metric): prompt = f""" ウェブページで'{element_to_test}'要素を対象にA/Bテストを設計してください。目標指標は'{goal_metric}'であり、テスト方法と期待効果を含める必要があります。 """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=500, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 使用例 element_to_test = 'CTAボタンのサイズ' goal_metric = 'クリック率' ab_test_plan = generate_ab_test_plan(element_to_test, goal_metric) print(ab_test_plan)

def generate_ab_test_code(tool_name, element_id, variation_code): prompt = f""" {tool_name}を使用して、'{element_id}'要素に対するA/Bテストコードを書いてください。Bバージョンでは次のように変更される必要があります：\n\n{variation_code} """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=500, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 使用例 tool_name = 'Google Optimize' element_id = 'ctaButton' variation_code = "ボタンのフォントサイズを18pxから24pxに変更" ab_test_code = generate_ab_test_code(tool_name, element_id, variation_code) print(ab_test_code)

// Google Optimizeコード if (window.dataLayer) { dataLayer.push({'event': 'optimize.activate'}); } // Bバージョンの変更適用 document.getElementById('ctaButton').style.fontSize = '24px';

def generate_ui_improvement_suggestions(data_insights): prompt = f""" 次のユーザー行動データ分析結果に基づいて、ウェブページのUI/UX改善のための提案を書いてください：\n\n{data_insights} """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=700, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 使用例 data_insights = """ - ユーザーはページ下部までスクロールしない - 主要情報はページ中央に位置 - サイドバーメニューのクリック率が低い """ suggestions = generate_ui_improvement_suggestions(data_insights) print(suggestions)

def generate_code_modification(original_code, improvement_suggestion): prompt = f""" 次のオリジナルのHTML/CSSコード：\n\n{original_code}\n\nに対して、次の改善点を反映した修正コードを書いてください：\n\n{improvement_suggestion} """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=1000, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 使用例 original_code = """ <!-- オリジナルコード --> <div id="main-content"> <h2>製品紹介</h2> <p>製品の詳細説明...</p> </div> <div id="sidebar"> <!-- サイドバーメニュー --> </div> """ improvement_suggestion = "主要コンテンツを上部に配置し、サイドバーメニューを削除します。" modified_code = generate_code_modification(original_code, improvement_suggestion) print(modified_code)

<!-- 修正後のコード --> <div id="main-content"> <h2>製品紹介</h2> <p>製品の詳細説明...</p> </div> <!-- サイドバーメニューを削除 -->

<!-- 既存のCTAボタン --> <div id="cta-section"> <button id="signupButton">今すぐ登録</button> </div> <!-- 改善後のCTAボタン上部配置 --> <div id="header"> <button id="signupButton">今すぐ登録</button> </div>

/* ボタンサイズの拡大 */ #signupButton { font-size: 20px; padding: 15px 30px; }